Datorită progreselor continue în domeniile inteligenței artificiale și învățării automate, computerele pot îndeplini un număr tot mai mare de sarcini cognitive. Ca rezultat, companiile se pot baza pe mașini pentru funcții critice când se credeau imposibil de automatizat. În special, creșterea platformelor conversaționale AI, cum ar fi chatbot-urile și agenții cognitivi virtuali, a oferit organizațiilor dintr-o gamă largă de industrii capacitatea de a îmbunătăți asistența pentru clienți și activitățile de resurse umane – iar aceste platforme devin din ce în ce mai inteligente.
Interesul pentru AI conversațional a crescut vertiginos în 2020, la fel ca și investițiile corporative în platformele de învățare automată. Acest lucru s-a datorat în mare parte pandemiei de COVID-19, care a forțat companiile din aproape fiecare sector să găsească modalități de a face mai mult cu mai puțin. Creșterea bruscă a întrebărilor clienților primite de bănci, comercianți cu amănuntul și companiile aeriene, de exemplu, a expus limitările echipelor umane de asistență pentru clienți și nevoia urgentă de capabilități automatizate. Mai mult, pandemia ne-a modificat așteptările în calitate de consumatori, crescând cererea de experiențe digitale pentru clienți.
Deci, unde suntem acum?
Un sondaj Salesforce efectuat înainte de pandemie a arătat că 62% din consumatori au fost deschise companiilor care încorporează AI în interacțiunile cu clienții. Probabil că acest procent a crescut, la fel ca și capacitățile platformelor AI. Pentru ca IA conversațională să devină cu adevărat omniprezentă ca instrument de implicare a clienților, totuși, câteva obstacole trebuie încă depășite:
Detectarea emoțiilor:
Pentru început, majoritatea platformelor sunt încă relativ nesofisticate când vine vorba de detectarea emoțiilor. Comunicarea umană depinde la fel de mult de emoție, cât și de limbaj, iar o schimbare a tonului ar putea altera complet sensul dialogului vorbit sau scris. Pentru a instrui computerele să detecteze indicii contextuale subtile, echipele de produse au nevoie de tescuri de date care conțin multe voci umane diferite. Găsirea tuturor acestor date nu este o provocare mică.
Învățarea de limbi noi:
Majoritatea populației lumii nu vorbește engleza. Organizațiile globale care speră să folosească IA conversațională pentru a interacționa cu clienții din afara Statelor Unite ar avea nevoie de platforme care să înțeleagă nu numai diferite limbi, ci și diferite dialecte regionale și diferențe culturale. Din nou, acest lucru ar necesita cantități mari de date multilingve de vorbire și audio de la diverse comunități și o gamă largă de situații (de exemplu, discuții TED, dezbateri, conversații telefonice, monologuri etc.), iar aceste date ar trebui să acopere o varietate de subiecte. .
Identificarea vocii potrivite:
Antrenarea AI pentru a detecta un singur difuzor dintr-o multitudine de voci este o altă provocare, una care este probabil familiară oricui are un difuzor inteligent de acasă, cum ar fi Google Home sau Alexa de la Amazon. Într-o cameră de zi aglomerată, aceste platforme ar putea răspunde la comenzi care nu le sunt destinate sau ar putea fi în imposibilitatea de a distinge comenzile în mai multe conversații. Acest lucru creează de obicei o frustrare minoră și poate o ușurare comică, dar atunci când tranzacțiile comerciale care implică date sensibile ale clienților sunt efectuate prin comenzi vocale, este imperativ ca AI să nu încurce conturile de utilizator.
În ciuda acestor obstacole, inteligența artificială conversațională are un potențial imens pentru afaceri de toate tipurile. Shaip este aici pentru a vă ajuta să deblocați acest potențial și totul începe cu date. Putem oferi echipelor de produse ore de date audio transcrise și adnotate în peste 50 de limbi. Folosind aplicația noastră proprietară de achiziție de date, suntem capabili să simplificăm distribuția sarcinilor de colectare a datelor către echipe globale de colectori de date cu experiență. Interfața aplicației permite furnizorilor de servicii de colectare și adnotare a datelor să vadă cu ușurință sarcinile de colectare atribuite, să revizuiască ghidurile detaliate ale proiectului, inclusiv mostre și să trimită și să încarce rapid date pentru aprobare de către auditorii de proiect.
Folosit împreună cu Platforma ShaipCloud, aplicația noastră este doar unul dintre multele instrumente care ne echipează să sursăm, să transcriem și să adnotăm date la aproape orice scară necesară pentru a antrena algoritmi sofisticați pentru a fi utilizați în interacțiunile cu clienții din lumea reală. Vrei să afli ce altceva ne face lideri în IA conversațională? Luați legătura și să vă punem AI să vorbească.
